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J-GLOBAL ID：201902241281039514   整理番号：19A2340079

スペクトル可変性を取り扱うためのハイパースペクトルデータ非混合における存在量補正【JST・京大機械翻訳】

Abundances Correction in Hyperspectral Data Unmixing to Handle Spectral Variablity

著者 (4件)： Wang Yu-Qian (East China University of Technology; NASG) ,  He Hai-Qing (East China University of Technology; NASG) ,  Cheng Peng-Gen (East China University of Technology) ,  Wang Zi-Jia (East China University of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICNISC  ページ： 224-228  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スペクトル変動性は,ハイパースペクトルの非混合精度を低減する主な原因の一つである。大気条件変動性と照明強度変動性は,ハイパースペクトルデータのスペクトル変動の2つの主な理由である。本論文では,スパース回帰ベースの非混合フレーム下のエンドメンバー束に基づく新しいハイパースペクトル非混合法を提案した。まず第一に,ハイパースペクトルデータを修正して,様々な大気条件によって引き起こされた図書館と画像からエンドメンバー間のスペクトル不整合性を減少させた。第二に,ハイパースペクトルデータをまばらな回帰非混合フレームの下で混合しない。次に,様々な照明強度によるスペクトル可変性の表現モデルを確立した。エンドメンバー束もこのモデルに従って確立した。最後に,非混合分数量をエンドメンバー束により補正した。本論文における方法は,様々な大気条件と照明強度によって引き起こされるスペクトル変動性の影響を効果的に減少して,ハイパースペクトルデータの非混合精度を促進した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 強度ゆらぎ ,  不整合 ,  *スペクトル ,  照明 ,  画像
準シソーラス用語： スパース ,  大気条件 ,  *ハイパースペクトル ,  スペクトル変動 ,  *ハイパースペクトルデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： スペクトル ,  可変性 ,  ハイパースペクトルデータ